飞秒激光及光钟

结合飞秒激光超强、超快、超稳、宽频、广谱、相干的特点,介绍了其相应的技术应用情况：应用超快特性的微观物理、生物、化学、信息、通信等;以超强应用为对象的材料加工、制备、电子对撞加速器、受控核聚变等;以超稳特性应用为对象的光频测量、长距离测量、光钟等,并简介了光钟。     

微小卫星热控系统的研究现状及发展趋势

文章针对微小航天器研究现状和发展需求给热控系统设计带来的难点和挑战,从传热学和控制学两个角度,对近年来微小卫星热控领域出现的先进的热量收集、传输和排放装置展开论述;追踪了国内外学者提出的热控发展新的理论和方案。总之,开展各种智能、灵巧的航天器热控部件研究及针对高性能传热装置的控制策略研究是由微小卫星的结构布局和任务特点所决定的必然要求和发展趋势。     

微细丝上气泡射流间的相互作用特性

实验考察微细加热丝上气泡射流间的相互作用现象,发现相邻气泡射流间的相互吸引现象,强相互作用时多股射流可以合并成一股射流.分析揭示出气泡射流间相互吸引的物理机制在于,气泡生长造成局部温度下降导致相邻气泡两侧的热毛细力不均衡,进而引起两个气泡射流间的相互吸引,而相邻气泡则有互相远离的趋势.利用数值模拟给出了气泡射流系统的温度场和流场,很好地验证气泡射流间相互吸引的物理机制.      

单航过单平台InSAR基线模型的敏感性分析

从单航过单平台InSAR系统对其自身基线的高精度需求出发,给出了光学测量方案下的基线模型,并针对模型中的各因素及其误差来源,进行了模型的敏感性分析,阐明了测量元素与位置修正矢量的基线矢量的误差传递关系,然后根据误差传递关系找出测量系统的优化安装部位。通过解析推导得出各类误差源在不同条件下对基线精度影响的理论结果,由仿真分析给出了不同安装部位的误差传递系数。通过敏感性分析可由测量环境的输入条件直接获得基线的误差量级,其结果可作为指导测量系统方案设计与精度分配的参考依据。     

试样几何形状和尺寸对C/C复合材料拉伸强度的影响

为了确定C/C复合材料的高温拉伸试样的尺寸和形状,对7种C/C复合材料拉伸试样的室温拉伸强度进行研究。结果表明,为悬挂引伸计传感器而加工的凸台的形状对材料的拉伸强度有明显影响。方形、三角形凸台试样的几何应力集中因子分别为2.41和1.01。拉伸强度与凸台形状密切相关,拉伸强度随着标距宽度和长度的增加呈下降趋势,符合尺寸效应规律,标距长度在30~40 mm变化时,拉伸强度基本不变。     

超高速部分流式切线泵的设计试验研究

提出超高速部分流式切线泵的结构设计和理论计算方法,探讨切线泵的流量系数与喉部面积的关系。最后,通过应用实例总结相关的技术问题。     

风洞分布式支撑天平测力试验技术研究

采用双尾支撑测量形式的加工、装配误差会使系统内应力过大,影响测量精度。针对某“双机身”飞机CTS 风洞试验气动力测量需求,发展基于多维力天平内置的风洞分布式支撑天平测力试验技术;研制具有消除系统内应力功能的双支撑系统,提出两种6 分量双支撑天平校准及测力方法,并对数据处理和双支撑系统可靠性进行检验加载、对比分析和验证。结果表明：风洞分布式支撑天平测力试验技术能够有效消除双支撑天平系统由于过约束而导致的固有装配内应力,双支撑天平系统各部分连接、测量可靠;两种校准测力方法测量精度相当,均能达到单台应变天平测量误差水平,可满足风洞试验测量精度需求;综合考虑现有校准设备校准能力,最终采用“合成式校准测力”方法进行的风洞试验,获得了满意的试验测力精度。     

飞机起落架全方位移动装配机器人设计与研究

起落架作为支撑飞机重量、吸收撞击能量的重要部件,在装配和试验过程中面临着装配空间狭小、装配精度高等特殊要求,急需研制一款具备可移动、多自由度调节功能的柔性装配平台。通过对起落架装配需求进行分析,设计出基于Mecanum轮的全方位移动和基于3–RPS的并联机构组成的6自由度装配机器人,详细介绍了装配机器人的结构组成、控制方法,对机器人运动学特性进行分析获得运动学模型,并进行运动学参数设置及精度分析。通过对起落架装配机器人精度测试以及实物装配,验证该机器人的功能和性能满足使用要求。     

金属增材制造技术应用于军用飞机维修保障浅析

金属增材制造技术的发展为军用飞机维修保障提供了一条数字化、定制化、高性能、短周期的技术新途径,可提升军用飞机维修保障的技术水平和能力。本文综述了军用飞机维修保障的国内外现状,指出了金属增材制造技术的应用优势,介绍了军用飞机零件的典型损伤形式、不同增材制造工艺的适用性及修复工艺选取方案,分析了所涉及的逆向建模、结构优化、智能机器人等关键技术,详述了目前存在的技术成熟度与可靠性不高、修复原则不明确、标准规范不统一等主要问题及解决措施,指出了增材制造技术在军用飞机维修保障领域未来的发展方向和趋势,并给出了具体的应用建议。     

基于多智能体强化学习的空间机械臂轨迹规划

针对某型六自由度（DOF）空间漂浮机械臂对运动目标捕捉场景,开展了基于深度强化学习的在线轨迹规划方法研究。首先给出了机械臂DH （Denavit-Hartenberg）模型,考虑组合体力学耦合特性建立了多刚体运动学和动力学模型。然后提出了一种改进深度确定性策略梯度算法,以各关节为决策智能体建立了多智能体自学习系统。而后建立了"线下集中学习,线上分布执行"的空间机械臂对匀速直线运动目标捕捉训练系统,构建以目标相对距离和总操作时间为参数的奖励函数。最后通过数学仿真验证,实现了机械臂对各向匀速运动目标的快速捕捉,平均完成耗时5.4 s。与传统基于随机采样的规划算法对比,本文提出的自主决策运动规划方法求解速度和鲁棒性更优。